是否可以按列的值和索引对pandas数据帧进行排序？如果您按列的值对pandas数据框进行排序，则可以得到按列排序的结果数据框，但不幸的是，您会看到数据框的索引顺序在排序列的相同值内变得困惑。那么，我是否可以按列对数据框进行排序，例如名为count的列，但也可以按索引值对其进行排序？是否也可以按降序对列进行排序，而按升序对索引进行排序？我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道我可以通过首先reset_index()索引并对其进行排序，然后再次创建索引来实现我的要求。但这是不是更直观、更有效的方式呢？ 最佳答案 Pan
如何获取DataFrame的名称并将其打印为字符串？例子:boston(分配给csv文件的变量名称)importpandasaspdboston=pd.read_csv('boston.csv')print('ThewinneristeamAbasedonthe%stable.)%boston 最佳答案 您可以使用以下名称命名数据框，然后在任何您喜欢的地方调用名称:importpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.ones([4,4]))df.name='Ones'printdf.name>>>Ones
如何获取DataFrame的名称并将其打印为字符串？例子:boston(分配给csv文件的变量名称)importpandasaspdboston=pd.read_csv('boston.csv')print('ThewinneristeamAbasedonthe%stable.)%boston 最佳答案 您可以使用以下名称命名数据框，然后在任何您喜欢的地方调用名称:importpandasaspddf=pd.DataFrame(data=np.ones([4,4]))df.name='Ones'printdf.name>>>Ones
我怀疑这是微不足道的，但我还没有发现可以让我根据分层键的值从Pandas数据框中选择行的咒语。因此，例如，假设我们有以下数据框:importpandasdf=pandas.DataFrame({'group1':['a','a','a','b','b','b'],'group2':['c','c','d','d','d','e'],'value1':[1.1,2,3,4,5,6],'value2':[7.1,8,9,10,11,12]})df=df.set_index(['group1','group2'])df看起来和我们预期的一样:如果df没有在group1上被索引，我可以执行以下
我怀疑这是微不足道的，但我还没有发现可以让我根据分层键的值从Pandas数据框中选择行的咒语。因此，例如，假设我们有以下数据框:importpandasdf=pandas.DataFrame({'group1':['a','a','a','b','b','b'],'group2':['c','c','d','d','d','e'],'value1':[1.1,2,3,4,5,6],'value2':[7.1,8,9,10,11,12]})df=df.set_index(['group1','group2'])df看起来和我们预期的一样:如果df没有在group1上被索引，我可以执行以下
我想使用与列长度相关的条件过滤DataFrame，这个问题可能很简单，但我在SO中没有找到任何相关问题。更具体地说，我有一个DataFrame只有一个ColumnArrayType(StringType())，我想过滤DataFrame使用长度作为过滤器，我在下面拍了一个片段。df=sqlContext.read.parquet("letters.parquet")df.show()#Theoutputwillbe#+------------+#|tokens|#+------------+#|[L,S,Y,S]|#|[L,V,I,S]|#|[I,A,N,A]|#|[I,L,S,A]|
我想使用与列长度相关的条件过滤DataFrame，这个问题可能很简单，但我在SO中没有找到任何相关问题。更具体地说，我有一个DataFrame只有一个ColumnArrayType(StringType())，我想过滤DataFrame使用长度作为过滤器，我在下面拍了一个片段。df=sqlContext.read.parquet("letters.parquet")df.show()#Theoutputwillbe#+------------+#|tokens|#+------------+#|[L,S,Y,S]|#|[L,V,I,S]|#|[I,A,N,A]|#|[I,L,S,A]|
假设我有一本看起来像这样的字典:dictionary={'A':{'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,1]},'B':{'a':[2,3,4,5,6],'b':[7,8,9,1,2]}}我想要一个看起来像这样的数据框:ABabab0162712738238493495145162有没有方便的方法来做到这一点？如果我尝试:In[99]:DataFrame(dictionary)Out[99]:ABa[1,2,3,4,5][2,3,4,5,6]b[6,7,8,9,1][7,8,9,1,2]我得到一个数据框，其中每个元素都是一个列表。我需要的是一个多索引，其中每个级别对
假设我有一本看起来像这样的字典:dictionary={'A':{'a':[1,2,3,4,5],'b':[6,7,8,9,1]},'B':{'a':[2,3,4,5,6],'b':[7,8,9,1,2]}}我想要一个看起来像这样的数据框:ABabab0162712738238493495145162有没有方便的方法来做到这一点？如果我尝试:In[99]:DataFrame(dictionary)Out[99]:ABa[1,2,3,4,5][2,3,4,5,6]b[6,7,8,9,1][7,8,9,1,2]我得到一个数据框，其中每个元素都是一个列表。我需要的是一个多索引，其中每个级别对
我正在使用Flask，但这可能适用于很多类似的框架。我构建了一个Pandas数据框，例如@app.route('/analysis/')defanalysis(filename):x=pd.DataFrame(np.random.randn(20,5))returnrender_template("analysis.html",name=filename,data=x)模板analysis.html看起来像{%extends"base.html"%}{%blockcontent%}{{name}}{{data}}{%endblock%}这可行，但输出看起来很糟糕。它不使用换行符等。我玩
